LabelEncoder
O OrdinalEncoder e o OneHotEncoder são normalmente utilizados para codificar características (a variável X). No entanto, a variável alvo (y) também pode ser categórica.
123456789import pandas as pd # Load the data and assign X, y variables df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/adult_edu.csv') y = df['income'] # Income is a target in this dataset X = df.drop('income', axis=1) print(y) print('All values: ', y.unique())
O LabelEncoder é utilizado para codificar o alvo, independentemente de ser nominal ou ordinal.
Modelos de ML não consideram a ordem do alvo, permitindo que ele seja codificado como quaisquer valores numéricos.
O LabelEncoder codifica o alvo em números 0, 1, ... .
1234567891011121314import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # Load the data and assign X, y variables df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/adult_edu.csv') y = df['income'] # Income is a target in this dataset X = df.drop('income', axis=1) # Initialize a LabelEncoder object and encode the y variable label_enc = LabelEncoder() y = label_enc.fit_transform(y) print(y) # Decode the y variable back y_decoded = label_enc.inverse_transform(y) print(y_decoded)
O código acima codifica o alvo utilizando o LabelEncoder e, em seguida, utiliza o método .inverse_transform() para convertê-lo de volta à representação original.
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123456789import pandas as pd # Load the data and assign X, y variables df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/adult_edu.csv') y = df['income'] # Income is a target in this dataset X = df.drop('income', axis=1) print(y) print('All values: ', y.unique())
O LabelEncoder é utilizado para codificar o alvo, independentemente de ser nominal ou ordinal.
Modelos de ML não consideram a ordem do alvo, permitindo que ele seja codificado como quaisquer valores numéricos.
O LabelEncoder codifica o alvo em números 0, 1, ... .
1234567891011121314import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # Load the data and assign X, y variables df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/adult_edu.csv') y = df['income'] # Income is a target in this dataset X = df.drop('income', axis=1) # Initialize a LabelEncoder object and encode the y variable label_enc = LabelEncoder() y = label_enc.fit_transform(y) print(y) # Decode the y variable back y_decoded = label_enc.inverse_transform(y) print(y_decoded)
O código acima codifica o alvo utilizando o LabelEncoder e, em seguida, utiliza o método .inverse_transform() para convertê-lo de volta à representação original.
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